大模型推理阶段敏感信息泄露防护方案设计

大模型推理阶段敏感信息泄露防护方案设计

在大模型推理阶段，敏感信息泄露是一个重要的安全问题。本文将从防护机制设计角度，提供可复现的防护方案。

敏感信息泄露风险分析

大模型推理过程中可能泄露以下敏感信息：

• 输入数据的特定模式
• 模型内部参数结构
• 推理过程中的中间结果

防护方案设计

1. 输出过滤机制

import re

class OutputFilter:
    def __init__(self):
        self.patterns = [
            r'\b(\d{4}-?\d{4}-?\d{4}-?\d{4})\b',  # 银行卡号
            r'\b(\d{3}-?\d{2}-?\d{4})\b',        # 社保号
            r'\b(\w+@\w+\.\w+)\b'              # 邮箱地址
        ]
    
    def filter_output(self, text):
        for pattern in self.patterns:
            text = re.sub(pattern, '[FILTERED]', text)
        return text

2. 推理结果混淆技术

import random
import numpy as np

class ResultObfuscator:
    def __init__(self):
        self.noise_level = 0.01  # 噪声水平
    
    def add_noise(self, logits):
        noise = np.random.normal(0, self.noise_level, logits.shape)
        return logits + noise

3. 访问控制策略

• 实施API访问频率限制
• 建立输入数据合法性校验
• 部署推理结果审计日志

可复现测试步骤

1. 使用上述过滤器对典型输出进行测试
2. 模拟敏感数据输入，验证防护效果
3. 对比添加防护前后的输出差异

通过以上方案，可在不显著影响模型性能的前提下，有效降低推理阶段的敏感信息泄露风险。